遗传算法在人工神经网络中的应用
基于遗传算法的BP神经网络算法
基于遗传算法的BP神经网络算法基于遗传算法的BP神经网络算法是一种将遗传算法与BP神经网络相结合的机器学习算法。
BP神经网络是一种具有自适应学习功能的人工神经网络，它通过反向传播算法来不断调整网络的权重和阈值，从而实现对样本数据的学习和预测。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过选择、交叉和变异等操作来产生下一代的优秀个体，从而逐步寻找到最优解。
在基于遗传算法的BP神经网络算法中，遗传算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高网络的学习和泛化能力。
1.初始化个体群体：随机生成一组个体，每个个体代表BP神经网络的初始权重和阈值。
2.适应度评估：使用生成的个体来构建BP神经网络，并使用训练数据进行训练和验证，评估网络的适应度，即网络的性能指标。
3.选择操作：根据个体的适应度值确定选择概率，选择一些适应度较高的个体作为父代。
4.交叉操作：从父代中选择两个个体，通过交叉操作生成两个新的子代个体。
5.变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加种群的多样性。
6.替换操作：根据一定的替换策略，用新生成的子代个体替代原来的父代个体。
7.终止条件判断：根据预先设定的终止条件（如达到最大迭代次数或达到一些适应度值阈值）判断是否终止算法。
8.返回结果：返回适应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。
然而，基于遗传算法的BP神经网络算法也存在一些缺点。
首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间进行优化。
其次，算法需要设置一些参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，不同的参数组合可能对算法的性能产生较大影响，需要经过一定的试错过程。
综上所述，基于遗传算法的BP神经网络算法是一种结合了两种优化方法的机器学习算法，能够有效提高BP神经网络的学习和泛化能力。
同时，也需要在实际应用中根据具体情况选择合适的参数设置和终止条件，以获得更好的算法性能。
神经网络与遗传算法相结合的优化方法
神经网络与遗传算法相结合的优化方法随着科技的不断发展，人工智能技术也越来越成熟，其中神经网络和遗传算法是两种比较常见的优化方法。
神经网络是一种基于人脑神经系统的计算模型，它可以通过输入和输出数据来学习并预测未知的数据。
而遗传算法则是一种基于生物进化的计算优化方法，通过模拟进化过程来寻找最优解。
在实际应用中，单独使用神经网络或遗传算法可能会存在一些问题。
例如，神经网络可能会受到噪声数据的影响，导致训练过程不够稳定；而遗传算法可能会受到局部最优解的限制，从而难以找到全局最优解。
因此，将神经网络和遗传算法相结合，可以弥补彼此的不足，提高优化效果。
神经网络和遗传算法相结合的优化方法大致可以分为两种：基于神经网络的遗传算法和基于遗传算法的神经网络优化。
基于神经网络的遗传算法是指将神经网络作为遗传算法中的染色体，通过遗传算法对神经网络的权重和偏置进行优化。
首先，将神经网络的权重和偏置随机生成，并用其计算出目标函数值作为该染色体的适应度。
然后，使用遗传算法的选择、交叉和变异操作对染色体进行进化，直到满足终止条件为止。
最后，选择适应度最高的神经网络作为最优解。
基于遗传算法的神经网络优化是指使用遗传算法来优化神经网络的拓扑结构和参数。
首先，通过遗传算法生成多个随机的神经网络拓扑结构，并计算它们的目标函数值。
然后，使用遗传算法的选择、交叉和变异操作对拓扑结构进行进化，得到新的神经网络结构。
接着，针对每个神经网络进行参数优化，即对权重和偏置进行遗传算法优化。
最后，选择适应度最高的神经网络作为最优解。
这两种方法都是神经网络和遗传算法相结合的优化方法，但具体应用时需要根据实际情况进行选择。
例如，在数据量较小的情况下，基于神经网络的遗传算法可能更加有效，因为神经网络可以更好地拟合数据；而在数据量较大且结构复杂的情况下，基于遗传算法的神经网络优化可能更加适合，因为遗传算法可以更好地处理大规模的优化问题。
综上所述，神经网络和遗传算法相结合的优化方法具有优化效果好、稳定性高等优点，在实际应用中有着广泛的应用前景。
人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用
Ｋｅ ｙｗ岫
：Ａ ｔ ｃａ Ｎ ｕａ ｔ ｒｉ ｉｌ ｅ ｒｌ ｉ ｆ Ｎｅ
（ Ｎ ； Ｇｅｅｉ ￣ｇｆ ｍ 【 Ａ） ／ｏ ｄｉｇ Ａ Ｎ） ｎｔ ｃ．ｏｉ ｈ ｔ Ｇ ；ｆ ｉ ｄ ｎ ；Ｏｐｉ ｚｔ ｎ； Ｍ ｑＬ ｔ ａｏ ｍｉ ｉ Ａ ｑＭ￣
１ 引 言
在 生 产 、科 研 实 践 和 经 济 生 活 中 有 许 多 离 散 的 数 据 ，人 们 常 需 要 寻找 合 适 的 数 学 模 型 “ 表 达 这 些 数 据 间的 内在 规 律 泼 问题 可 一般 化 地 描 述 为 ： 知 维 变 已
具 有 非 凡 的 矩 阵运 算 和操 作 能 力 ， 以特 别 有 利 于 编 写 所 涉 及 大 量 矩 阵运 算 的神 经 网络 程 序 和遗 传 算 法 程 序 ：
２ 用 神 经 网 络 建模
为 了便 于 进 行 神 经 网 络 的 设 计 和 训 练 ， Ａ Ｌ Ｂ提 Ｍ ＴＡ
供 了 神 经 网 络 工具 箱 。 该工 具 箱 由许 多 子 程 序 组 成 ， 在 这 些 程 序 中 完 成 了 神 经 网 络 算 法 中 所 涉 及 的许 多 运 算 和操作 ， 们 可以根据需 要调 用相 关程序 ， 除 了 自己 我 免
Ｘ ， 拆 ｖ 本 文 只 考 虑 单 目标 问 目 ｒ （ 量 ｘ：（ ，ｘ ，…
数形 式
本 文 将 利 用 ＭＡ Ｌ Ｂ来 编 写 神 经 网络 与 遗 传 算 法 Ｔｋ 程 序 分 别 用 于 建 模 与 优 化 ＭＡ Ｌ Ｂ是 由 Ｍａ ｗ ｒｓ Ｔ￣ ｔ ｏｋ ｈ 公 司推 出 的 功 能强 大 的数 学 软 件 ， 高 效 的 数 值 计 算 能 其 力 和编 程 简洁 直 观 的 特 点 使 其 在 工 业 界 和 学 术 界 都 得 到 ｒ 泛 的使 用 一因 为 ＭＡ Ｌ Ｂ的 基 本 数 据 元 素 是 矩 阵 ， ＴＡ
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信号传递，能够实现机器学习和模式识别任务。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
本文将探讨基于遗传算法的人工神经网络模型的构建与优化研究。
首先，构建人工神经网络模型是研究的首要任务。
人工神经网络由多个神经元和这些神经元之间的连接组成。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对输入信号进行加权计算，最终输出结果。
遗传算法可以应用于优化神经元的连接权重和调整激活函数的参数，以获得更好的网络性能。
在构建人工神经网络模型时，首先需要确定网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及它们之间的连接方式。
遗传算法可以通过进化过程搜索最佳的拓扑结构，以提高神经网络的性能。
遗传算法通过定义适应度函数来衡量每个个体的适应度，适应度高的个体将更有可能被选中下一代进化。
通过遗传算法的迭代过程，我们可以找到最佳的拓扑结构。
其次，优化神经元的连接权重是构建人工神经网络模型的关键一步。
连接权重决定了不同神经元之间的信号传递强度。
遗传算法可以通过进化过程调整连接权重，以找到最佳的权重组合。
在遗传算法的优化过程中，通过交叉和变异等操作，通过上一代个体中的优秀基因来生成新的个体，逐步优化连接权重，使神经网络的性能得到提高。
此外，还可以使用遗传算法来优化激活函数的参数。
激活函数决定了神经元输出的非线性特性，常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
通过调整激活函数的参数，我们可以改变神经元的响应特性，从而使网络更好地拟合训练数据。
遗传算法可以在多个激活函数和参数组合中搜索最佳的选择，以提高神经网络的性能。
此外，在进行人工神经网络的训练和优化时，还可以使用遗传算法来选择最优的训练样本和参数初始化方法。
遗传算法的原理及其应用实例
遗传算法的原理及其应用实例遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法。
它模拟了自然进化的过程，通过选择、交叉和变异等方式不断优化解决问题的方法。
遗传算法已经在很多领域得到了广泛应用，如机器学习、图像处理、数据挖掘、优化、智能控制等领域。
遗传算法的原理遗传算法的三个基本操作是选择、交叉和变异。
选择操作是基于适应度函数对个体进行评估，优秀的个体会有更大的概率被选中。
交叉操作是将两个或多个个体的部分基因进行互换，在新一代中产生更好的个体。
变异操作是根据一定的概率对个体的某些基因进行随机变异，以增加新的可能性。
遗传算法的应用实例1.优化问题遗传算法已成功应用于很多优化问题中。
例如，在工程设计领域中，遗传算法可以用来求解复杂的数学模型，以优化设计变量，如大小、材料和形状等，来满足特定的需求。
在机器学习和人工智能领域中，遗传算法被广泛用于模型优化和参数调整。
2.路径规划遗传算法还可以被用来解决复杂路径规划问题，如飞机航线规划、智能出租车路径规划等。
通过评估适应度函数，遗传算法可以找到一条最短或最优的路线，可以用于优化运输成本、提高效率等。
3.学习算法遗传算法还可用于生成人工神经网络的拓扑结构，进一步实现学习算法的优化。
遗传算法能够通过超参数的选择，使神经网络表现更好的能力，因此在很多领域中如自然语言处理、图像处理、语音识别等领域中被广泛应用。
总之，遗传算法不仅具有优化复杂问题的能力，而且还是一种可扩展，灵活，易用和高度可定制的算法。
随着计算力的增强和算法技术的提高，遗传算法在未来的发展中将会有更为广泛的应用。
aps中应用的ai算法
aps中应用的ai算法在APS（Advanced Planning and Scheduling）中，应用的AI算法有很多种，它们的目标是提高生产计划和调度的准确性、智能性和效率。
下面将介绍一些常见的AI算法，以及它们在APS中的应用。
1.遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过模拟基因的交叉和变异来搜索最优解。
在APS中，遗传算法可以应用于生产计划和员工排班的优化，以找到最佳的生产顺序或最优的员工安排，从而提高生产效率和资源利用率。
2.人工神经网络（Artificial Neural Network）：人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过训练和学习数据来识别模式和进行预测。
在APS中，人工神经网络可以用于销售预测、库存控制和需求预测等方面。
通过对历史销售数据进行训练，人工神经网络可以预测未来的需求量和销售趋势，以便及时调整生产计划和库存策略。
3.支持向量机（Support Vector Machine）：支持向量机是一种通过寻找最优超平面将样本进行分类的机器学习算法。
在APS中，支持向量机可以应用于生产缺陷预测和质量控制。
通过对历史数据进行训练，支持向量机可以识别潜在的生产缺陷和质量问题，从而及时采取措施避免生产故障和质量事故。
4.深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于人工神经网络结构的机器学习方法，它通过多层次的神经网络结构进行特征提取和模式识别。
在APS中，深度学习可以应用于图像识别和视觉检测，以实现自动化的生产线监控和质量控制。
通过训练深度神经网络，可以实现对产品的自动检验和分类，从而提高质量检测的准确性和速度。
5.强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过试错和反馈机制来优化行为的机器学习方法。
在APS中，强化学习可以应用于生产调度和作业分配的优化。
通过模拟不同的生产调度方案，并根据实际情况给予奖励或惩罚，强化学习可以逐步学习到最优的调度策略和作业分配方案。
《人工神经网络：模型、算法及应用》习题参考答案
习题2.1什么是感知机？感知机的基本结构是什么样的？解答：感知机是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的一种人工神经网络。
它可以被视为一种最简单形式的前馈人工神经网络，是一种二元线性分类器。
感知机结构：2.2单层感知机与多层感知机之间的差异是什么？请举例说明。
解答：单层感知机与多层感知机的区别：1. 单层感知机只有输入层和输出层，多层感知机在输入与输出层之间还有若干隐藏层；2. 单层感知机只能解决线性可分问题，多层感知机还可以解决非线性可分问题。
2.3证明定理：样本集线性可分的充分必要条件是正实例点集所构成的凸壳与负实例点集构成的凸壳互不相交.解答：首先给出凸壳与线性可分的定义凸壳定义1：设集合S⊂R n，是由R n中的k个点所组成的集合，即S={x1,x2,⋯,x k}。
定义S的凸壳为conv(S)为：conv(S)={x=∑λi x iki=1|∑λi=1,λi≥0,i=1,2,⋯,k ki=1}线性可分定义2：给定一个数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x n,y n)}其中x i∈X=R n , y i∈Y={+1,−1} , i=1,2,⋯,n ,如果存在在某个超平面S：w∙x+b=0能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，即对所有的正例点即y i=+1的实例i，有w∙x+b>0，对所有负实例点即y i=−1的实例i，有w∙x+b<0，则称数据集T为线性可分数据集；否则，称数据集T线性不可分。
必要性：线性可分→凸壳不相交设数据集T中的正例点集为S+，S+的凸壳为conv(S+)，负实例点集为S−，S−的凸壳为conv(S−)，若T是线性可分的，则存在一个超平面：w ∙x +b =0能够将S +和S −完全分离。
假设对于所有的正例点x i ，有：w ∙x i +b =εi易知εi >0，i =1，2，⋯，|S +|。
遗传算法与神经网络的结合
遗传算法与神经网络的结合近年来，随着人工智能领域的迅猛发展，遗传算法和神经网络分别作为两大重要技术，逐渐受到了研究者们的广泛关注。
遗传算法是通过模拟自然界中的进化思想，通过模拟生物遗传和进化的机制来搜索最优解的优化算法。
而神经网络则是模拟人脑神经元运作机制，通过输入输出之间的连接和权值来实现模式识别和计算的一种计算模型。
本文将探讨，以期在人工智能领域取得更好的应用效果。
首先，我们来看一下遗传算法和神经网络各自的优势。
遗传算法以其自动优化的特点被广泛应用于求解复杂问题。
它通过自然选择、交叉和变异等操作，将种群中适应度高的个体不断进化，从而找到最优解。
遗传算法在解决复杂、多变量问题时表现出了强大的优势，能够搜索到全局最优解。
而神经网络则以其强大的模式识别和学习能力而著称。
它通过神经元之间的连接和权值的调整，实现了对复杂非线性问题的建模和解决。
神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域都取得了显著的成果。
然而，单一的遗传算法或神经网络在某些问题上可能存在局限性。
对于遗传算法而言，其搜索过程是基于群体的，可能会陷入局部最优解。
对于神经网络而言，其训练过程相对较慢，且对于参数的选择较为敏感。
为了克服这些问题，研究者们开始将遗传算法与神经网络相结合。
方式有多种。
其中一种常见的方式是通过遗传算法来优化神经网络的结构或参数。
在神经网络的训练过程中，通过遗传算法对神经网络的权值和偏置进行搜索和优化，以提高神经网络的性能。
另一种方式是将遗传算法的进化机制应用于神经网络的学习过程中。
通过模拟遗传算法的选择、交叉和变异等原理，对神经网络的连接结构和权值进行调整，以实现对神经网络的自适应调节和优化。
能够发挥二者的优点，弥补各自的不足。
首先，通过遗传算法的全局搜索能力，可以有效克服神经网络陷入局部最优解的问题。
其次，通过神经网络的模式识别和学习能力，可以提高遗传算法的搜索效率，使得算法能更快地找到最优解。
此外，还能够应对复杂问题，实现更复杂的模型和解决方案。
遗传算法的原理及应用
遗传算法的原理及应用1. 引言遗传算法是一种受到生物进化理论启发而发展起来的优化算法，广泛应用于工程、优化问题求解等领域。
本文将介绍遗传算法的基本原理及其在实际应用中的一些案例。
2. 遗传算法的基本原理遗传算法主要基于达尔文的进化论思想，通过模拟自然进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步搜索问题的最优解。
其基本原理可以总结为以下几个步骤：2.1 初始化种群在遗传算法中，首先需要初始化一个种群，种群中包含若干个个体，每个个体都代表了问题的一个解。
2.2 评估适应度对于每个个体，需要评估其适应度，即其解决问题的能力。
适应度的评估方法根据具体问题而定，可以是一个简单的数值，也可以是复杂的评估函数。
2.3 选择操作通过选择操作，选择适应度较高的个体作为父代，用于产生下一代的个体。
选择操作可以使用轮盘赌等方法，使适应度较高的个体有更大的概率被选中。
2.4 交叉操作交叉操作是通过交叉两个个体的染色体，为下一代产生新的个体。
交叉操作可以是单点交叉、多点交叉等不同的方式，用于保留父代个体中的有益信息。
2.5 变异操作变异操作是为了增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
通过对染色体的某些基因进行随机改变，可以产生新的个体。
2.6 替换操作替换操作是将下一代个体替换掉当前种群中的一部分个体，以达到更新种群的目的。
例如，可以选择保留适应度较高的个体，或者选择适应度最低的个体进行替换。
2.7 终止条件遗传算法的终止条件通常可以是达到迭代次数的上限、适应度达到某个阈值，或者经过长时间搜索无法得到更优解等情况。
3. 遗传算法的应用案例遗传算法在很多领域都有广泛应用，下面将介绍几个典型的应用案例。
3.1 优化问题求解遗传算法可以用于求解各种优化问题，例如旅行商问题、背包问题等。
通过合适的编码方式和适应度函数，可以高效地搜索问题的最优解。
3.2 参数优化在机器学习和数据挖掘等领域，遗传算法也被广泛应用于参数优化。
通过调整模型的参数，可以提高模型的性能。
遗传算法-人工神经网络应用于城市污水量预测
２适应度 函数。将 每个染 色体对 应的权重 和 阈值 分配 到给 ）
定 的人工神经 网络结 构 中， 以训 练样本 为输入输 出 ， 神经 网 计算 根据前人研究并综合影 响城市污水量 的各 因素 ， 同时考虑 到 络的输 出与期望输 出之间 的平均绝对误 差 △ ， Ｅ 则染 色体 的适应
Ｂ －Ｎ ＰＡ Ｎ模型的计算 精度和 速度 ， 拟确 定城 区常住 人 口、 市居 度 函数 为［４： 城 ］ 。 民生活用水量指标 、 工业用水量 、 排水系统完善 率（ 排水管 网覆盖
， —— — — — ——— —— ——— ———— ——— ——— —— —— ——— ——— ——— —一 ——
＝
｛ ｌ Ｗ１… ， ｌＷ２， ２ ，２ … ， ， ｝ Ｗｌ， ２ ｂ ， １Ｗ２… ６ ， Ｗ ｂ… 。
简称 Ｇ 来优化 Ｂ － Ｎ 网络的权系和阈值 ， Ａ） ＰＡ Ｎ 据此建立遗传算 法 人工神经网络预测模型 ， 并用该模型预测武 汉市武 昌北 区的城市
污水量 ， 以检验模 型的适用性 。
区域与总区域 的面积 比 ）排水 系统分 、 流系统 比 （ 、 合 分流制 和合 流制系统 主干管不 同管 道过 流断面 面积与该 管长度沉 积 的总和 之比）排 水干 管 长度 、 期 雨 水平 均 截 流系 数 、 市 绿地 面积 、 初 城
△ Ｅ
｛ ［ （ ） ｝ 一 ｚ 。 ］
其 中，ｋｋ＝１２ … ， 为 网络 的输出 ；ｋｋ＝１２ … ， ） Ｙ（ ， ， ） Ｏ（ ， ， ｎ 为
即实 际的城市污水量 ； 为 Ｐ组训练 ８个参数作为人工神经网络模 型输入层 的输入变量 ， 城 市 污 水 输 出层 神经元 的期 望输 出， 将 其 取 量（ 可采用 Ｈ最高污水 量或年 污水 总量来表示 ） 作为输 出层 的输 样本 ； 为加权 系数 ， 主要用 来加 大近期样 本所起 的作用 ，
遗传算法在BP神经网络优化中的应用
遗传算法在 BP 神经网络优化中的应用2O世纪80年代后期 ,多机器人协作成为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注.一方面，由于任务的复杂性，在单机器人难以完成任务时，人们希望通过多机器人之间的协调与合作来完成.另一方面，人们也希望通过多机器人间的协调与合作，来提高机器人系统在作业过程中的效率。
1943年，Maeullocu和 Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。
从这以后，人工神经网络经历了发展、停滞、再发展的过程，时至今日正走向成熟,在广泛领域里得到了应用,其中将人工神经网络技术应用到多机器人协作成为新的研究领域。
本文研究通过人工神经网络控制多机器人完成协作搬运的任务—3 J，并应用遗传算法来对神经网络进行优化。
仿真结果表明，经过遗传算法优化后的搬运工作效率显著提高,误差降低.1 人工神经网络 ANN)的基本原理和结构人工神经网络(Artiifcial Neural Network，ANN)) 是抽象、简化与模拟大脑神经结构的计算模型,又称并行分布处理模型 J。
ANN 由大量功能简单且具有自适应能力的信息处理单元——人工神经元按照大规模并行的方式通过一定的拓扑结构连接而成。
ANN拓扑结构很多，其中采用反向传播(Back—Propa—gation，BP)算法的前馈型神经网络(如下图1所示）,即BP人工神经网络，是人工神经网络中最常用、最成熟的神经网络之一 .BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号x；通过中间节点(隐层点 )作用于出节点，经过非线形变换,产生输出信Yk,网络训练的每个样本包括输入向量x和期望输出量 T,网络输出值Y与期望输出值T之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值w;；和隐层节点与输出节点之间的联接强度Y以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数 (权值和阈值）,训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
遗传算法与神经网络的结合研究综述
遗传算法与神经网络的结合研究综述引言：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和神经网络（Neural Network，NN）是两种重要的人工智能算法，它们在不同领域的问题求解中都取得了显著的成果。
近年来，研究者们开始尝试将这两种算法进行结合，以期能够充分发挥它们各自的优势，提高问题求解的效果。
本文将对遗传算法与神经网络的结合研究进行综述，探讨其应用领域、方法和效果等方面的进展。
一、遗传算法与神经网络的基本原理1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等过程，以求得最优解。
它的基本原理包括个体编码、适应度评估、选择、交叉和变异等步骤。
2. 神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和传递过程，以实现信息的处理和学习。
它的基本原理包括神经元的输入、激活函数、权重和偏置的调整等步骤。
二、遗传算法与神经网络的结合方法1. 遗传算法优化神经网络权重将神经网络的权重作为遗传算法的个体编码，通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，优化神经网络的权重，以提高其性能。
2. 神经网络引导遗传算法搜索空间将神经网络的输出作为遗传算法的适应度评估准则，根据神经网络的预测结果对个体进行选择、交叉和变异等操作，以引导遗传算法在搜索空间中寻找更优解。
三、遗传算法与神经网络的应用领域1. 优化问题求解遗传算法与神经网络的结合在优化问题求解方面有广泛的应用，如旅行商问题、车辆路径规划等。
通过优化神经网络的权重或结构，结合遗传算法的搜索能力，可以有效地求解复杂的优化问题。
2. 模式识别与分类神经网络在模式识别和分类问题中具有良好的性能，而遗传算法可以帮助神经网络找到最优的权重和结构。
因此，将遗传算法与神经网络结合应用于模式识别和分类任务中，可以提高分类准确率和泛化能力。
3. 数据挖掘与预测遗传算法与神经网络的结合在数据挖掘和预测领域也有广泛的应用。
人工智能中的遗传算法与神经进化计算
人工智能中的遗传算法与神经进化计算人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指使机器能够模拟人类智能行为的学科。
近年来，人工智能在诸多领域取得了重大进展，其中遗传算法和神经进化计算是两个重要的研究方向。
遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来解决优化问题的算法。
它的基本原理是从一个初始的个体群体中随机产生一组候选解，并利用选择、交叉、变异等操作进行迭代优化，逐渐找到更优的解。
遗传算法通过模拟自然选择、遗传交叉和基因突变等过程，将优良的个体逐代繁衍，从而得到最优解。
与遗传算法相比，神经进化计算是一种基于生物进化理论的学习方法，其中的神经网络的结构和参数也通过遗传算法进行优化。
神经进化计算的基本思想是将神经网络的结构和权重编码为个体的基因，通过选择、交叉和变异等操作进行迭代优化。
通过不断优化神经网络的结构和权重，提高网络的拟合能力和泛化能力，进而提高人工智能系统的性能。
遗传算法和神经进化计算在人工智能领域具有广泛的应用。
在机器学习和数据挖掘中，遗传算法可以用于寻找最优特征子集、参数优化等问题。
通过随机生成一组候选解并利用遗传算法进行优化，可以有效地减少搜索空间，提高学习效率。
同时，神经进化计算可用于优化神经网络结构和参数，提高模型的性能和可解释性。
通过结合遗传算法和神经进化计算，可以进一步提高人工智能系统的性能和鲁棒性。
除了在机器学习领域的应用，遗传算法和神经进化计算在智能优化、自动控制等领域也具有重要意义。
例如，在智能优化问题中，遗传算法可以用于求解复杂的函数极值、组合优化等问题。
通过模拟自然界的优化过程，遗传算法可以在搜索空间中找到合适的解。
而神经进化计算则可以应用于自动控制问题中，通过优化神经网络的结构和参数，实现系统的智能控制。
遗传算法和神经进化计算的结合还可以产生更强大的人工智能系统。
通过在进化过程中引入神经网络的结构和参数，可以使个体的表达能力增强，从而提高系统的适应性和泛化能力。
人工智能遗传算法论文
人工智能遗传算法论文本文对遗传算法在人工智能方面的应用进行介绍, 通过遗传算法对全局运动估计的解决方案进行分析, 最后就人工智能在算法的发展方向方面进行了展望和总结。
以下是店铺整理分享的人工智能遗传算法论文的相关资料, 欢迎阅读!人工智能遗传算法论文篇一摘要: 本文对遗传算法在人工智能方面的应用进行介绍, 通过遗传算法对全局运动估计的解决方案进行分析, 最后就人工智能在算法的发展方向方面进行了展望和总结。
所谓人工智能, 就是人工的方法通过计算机实现智能化功能, 或者说是人们使用机器模拟人类的智能。
由于人工智能是在机器上实现的, 所以又称为机器智能。
从另一个角度来看, 人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划及问题求解等思维活动, 来解决人类专家才能处理的复杂问题。
人工智能的算法很多, 包括遗传算法、进化算法、蚁群算法和专家系统、神经网络等。
1 遗传算法遗传算法的思想是先确定编码方案, 对待寻优的缺陷特征参数进行编码, 按一定规模初始化种群, 种群中的每一个各体就代表了一个可能的解;然后根据适应度值函数计算每一个各体的适应度值并依此决定遗传操作。
根据预先确定好的种群选择方案, 按一定的概率对种群进行交叉、变异得到下一代, 直到遗传算法的终止条件得到满足。
与传统的优化算法相比, 具有的优缺点如下:1.1 遗传算法优点。
不是从单个点, 而是从多个点构成的群体开始搜索。
之所以说是从多点而不是从单点出发, 那是因为整个算法的开始是从一个初始种群开始搜索演练最优解, 是从多个点开始搜索进化寻找, 这样的做的一个好处是避免局部寻找最优解, 从任一解出发, 按照某种机制, 以一定的概率在整个求解空间中探索最优解。
由于它们可以把搜索空间扩展到整个问题空间, 因而具有全局优化性能。
同时也缩短了整个搜寻额时间, 整体上效率更高、结果更接近最优解。
实现简单, 没有复杂的数学计算, 在算法中, 一般都有大量且复杂的计算作为整个算法的支撑, 同时数学计算也是一步比较耗资源和时间的操作, 然后在遗传算法中, 在搜索最优解过程中, 只需要由目标函数值转换得来的适应度信息再加上简单的比较, 而不需要导数等其它辅助信息, 操作流程也比较简单, 没有过多的转换控制操作, 中间也没有多少中间变量, 算法具有较强的自适应性。
遗传算法简介及应用领域探索
遗传算法简介及应用领域探索遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、交叉和变异等操作，以求解复杂问题的最优解。
它是一种启发式算法，能够在大规模搜索空间中寻找到较优解，因此在多个领域得到了广泛应用。
遗传算法的基本原理是模拟生物进化过程。
首先，通过随机生成一组初始解（个体），每个个体都代表问题的一个可能解。
然后，根据问题的适应度函数（Fitness Function）对个体进行评估，适应度越高的个体越有可能被选择。
接下来，通过遗传操作，包括选择、交叉和变异等，从当前种群中生成新的个体。
经过多次迭代，逐渐优化种群中的个体，直到找到满足问题要求的最优解或近似最优解。
遗传算法的应用领域非常广泛。
在工程领域，遗传算法被用于优化问题，例如电力系统调度、机械设计、网络布线等。
在运输和物流领域，遗传算法可以用于优化路径规划、车辆调度等问题。
在金融领域，遗传算法可以用于投资组合优化、股票交易策略等。
在人工智能领域，遗传算法可以用于机器学习、神经网络优化等问题。
此外，遗传算法还可以应用于生物学、医学、环境保护等领域。
举个例子来说明遗传算法在实际问题中的应用。
假设我们要设计一个最优的电路板布线方案，以最小化电路板上的连线长度。
首先，我们可以将电路板抽象为一个网格，每个网格点代表一个元件的位置。
然后，我们通过遗传算法生成初始的布线方案，其中每条连线代表一个个体。
接下来，我们通过适应度函数评估每个个体的布线质量，即连线长度。
然后，根据适应度选择一部分个体进行交叉和变异操作，生成新的布线方案。
通过多次迭代，逐渐优化布线方案，最终得到最优的布线方案。
遗传算法的优势在于它能够在大规模的搜索空间中进行全局搜索，避免了陷入局部最优解的困境。
此外，遗传算法具有较好的鲁棒性，能够处理问题中的噪声和不确定性。
然而，遗传算法也存在一些局限性，例如需要大量的计算资源和时间，对问题的建模和参数选择较为敏感等。
遗传算法与神经网络结合的优势分析
遗传算法与神经网络结合的优势分析在人工智能领域，遗传算法和神经网络都是两个重要的技术手段。
它们分别代表了进化算法和神经科学的思想，而将这两种技术结合起来，可以发挥出更强大的优势。
本文将对遗传算法与神经网络结合的优势进行分析。
首先，遗传算法和神经网络分别擅长于解决不同类型的问题。
遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐步优化解决方案。
而神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过大量的神经元和连接权值，可以实现复杂的非线性映射和模式识别。
将遗传算法和神经网络结合起来，可以充分发挥它们各自的优势。
遗传算法可以用于优化神经网络的结构和参数，通过不断地进化和选择，找到最优的网络结构和权值。
而神经网络可以用于解决遗传算法中的复杂函数拟合和优化问题，通过网络的非线性映射能力，可以更好地逼近目标函数。
其次，遗传算法和神经网络结合可以提高问题求解的效率和准确性。
遗传算法具有全局搜索的能力，能够在解空间中进行广泛的搜索，找到全局最优解。
而神经网络则具有局部搜索和优化的能力，能够在解空间中进行局部的调整和优化，找到更精确的解。
通过将两者结合，可以充分利用全局搜索和局部优化的优势，提高求解问题的效率和准确性。
此外，遗传算法和神经网络结合还可以应用于复杂系统的建模和优化。
复杂系统往往包含大量的变量和参数，难以通过传统的建模方法进行描述和优化。
而遗传算法和神经网络可以通过对系统的输入和输出进行学习和优化，构建出准确的系统模型和优化方案。
通过这种方式，可以有效地解决复杂系统中的优化和控制问题。
最后，遗传算法和神经网络结合还可以应用于智能机器人和自动化系统的设计。
智能机器人和自动化系统需要具备学习和优化的能力，以适应不同的环境和任务。
通过将遗传算法和神经网络结合，可以实现机器人和系统的自主学习和优化，提高其适应性和智能性。
综上所述，遗传算法与神经网络的结合具有多方面的优势。
遗传算法在AI中的应用和优化
遗传算法在AI中的应用和优化遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它能够模拟生物进化中的遗传、交叉和变异等操作，用于解决各种优化问题。
在人工智能领域，遗传算法被广泛应用于寻找最优解、机器学习、神经网络结构优化等问题。
本文将介绍遗传算法在人工智能中的应用和优化。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是基于生物进化原理的一种优化算法。
其基本原理是通过模拟生物的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐步优化搜索空间中的解。
遗传算法包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等步骤，直到满足终止条件为止。
二、遗传算法在最优解寻找中的应用遗传算法在最优解寻找问题中具有优异的性能。
以旅行商问题为例，该问题需要寻找一条最短路径，经过所有城市并返回起点。
遗传算法通过不断交叉和变异生成新的解，逐步逼近最优解。
由于每一代种群都是通过选择最适应的个体进行繁殖，遗传算法能够有效地避免局部最优解，找到全局最优解。
三、遗传算法在机器学习中的应用遗传算法在机器学习中有着广泛的应用。
在神经网络结构优化中，遗传算法可以通过选择、交叉和变异等操作，自动地搜索最优的神经网络结构。
通过遗传算法优化得到的神经网络结构，能够更好地适应不同的输入数据，提高模型的准确性和泛化能力。
四、遗传算法的优化方法为了提高遗传算法的性能，研究者们提出了许多优化方法。
例如，改进选择策略，引入精英保留机制，保留优秀个体，避免遗传算法陷入局部最优解。
另外，控制交叉和变异的概率，使得遗传算法在探索和利用之间取得平衡，进一步提高算法的搜索能力。
五、遗传算法与其他优化算法的比较遗传算法与其他优化算法相比具有独特的优势。
与蚁群算法、粒子群算法等算法相比，遗传算法在搜索空间较大、复杂问题中表现更为出色。
同时，与传统的优化算法如梯度下降法相比，遗传算法不需要对搜索空间进行显式求导，具有更好的鲁棒性。
六、遗传算法在AI中的挑战和展望尽管遗传算法在AI中得到了广泛的应用，但仍然存在一些挑战。
利用遗传算法设计神经网络模型
利用遗传算法设计神经网络模型神经网络是一种模拟人类神经系统功能的数学模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。
设计一个高效准确的神经网络模型是一个复杂而关键的任务。
而遗传算法则是一种基于进化的优化算法，具有全局搜索和自适应优化的特点。
本文将探讨如何利用遗传算法设计神经网络模型。
一、神经网络模型简介神经网络模型由多个神经元和连接它们的权重组成，可以通过训练来学习数据的特征和模式。
它是一种多层结构的模型，一般包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收输入数据，隐藏层通过一系列非线性变换将输入数据转化为更高级的表示，输出层对隐藏层的输出进行分类或回归预测。
二、遗传算法简介遗传算法是一种模拟达尔文进化论的优化算法，通过模拟生物进化中的自然选择、交叉和变异等过程，来找到问题的最优解。
遗传算法的基本思想是将问题解空间中的每个解编码成染色体，通过基因的交叉和变异来生成新的个体，并利用适应度函数来评估每个个体的适应性。
经过多代进化，逐渐找到最优解。
三、利用遗传算法设计神经网络模型的步骤1. 确定神经网络结构首先，需要确定神经网络的结构，包括输入层的维度、隐藏层的层数和神经元数量，输出层的维度等。
这一步需要根据具体问题和数据情况进行决策。
2. 初始化种群使用遗传算法设计神经网络模型时，首先需要初始化一个种群，即一组初始解。
每个个体代表一个神经网络模型，通过染色体来编码模型的结构和权重。
3. 适应度评估根据适应度函数对种群中的每个个体进行评估，评估个体的适应性。
适应度函数可以根据实际问题来选择，一般可以选择模型在训练集上的准确率或者损失函数的值作为适应度。
4. 选择操作根据适应度函数的评估结果，使用选择操作选择适应度较高的个体作为父代，用于产生下一代。
选择操作可以使用轮盘赌算法、锦标赛选择等方法。
5. 交叉操作从选出的父代中进行交叉操作，生成新的个体。
交叉操作可以采用单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式。
6. 变异操作对新生成的个体进行变异操作，引入新的基因信息，增加种群的多样性。
遗传算法在BP神经网络优化中的应用
遗传算法在BP神经网络优化中的应用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种通过模仿自然遗传过程来解决优化问题的算法。
它模拟了生物进化的过程，通过不断地对解的、评估、选择、交叉和变异来寻找最优解。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法来训练网络，实现优化的功能。
本文将详细介绍遗传算法在BP神经网络优化中的应用。
首先，遗传算法可以用于优化BP神经网络的初始权值。
BP神经网络的性能很大程度上依赖于网络的初始权值。
不同的初始权值可能导致不同的收敛速度和收敛结果。
传统的方法是随机初始化权值，然后通过反向传播算法进行训练。
但是这种方法存在着训练速度慢、易陷入局部最优解等问题。
而遗传算法可以通过对权值进行编码、评估和选择，来找到一个较优的初始权值。
具体步骤如下：1.编码：将BP神经网络的初始权值表示为染色体。
每个染色体由多个基因组成，每个基因对应一个权值。
2.评估：采用其中一种评价函数来评估每个染色体对应的网络性能。
通常选择误差函数作为评价指标。
3.选择：根据适应度函数来选择适应度较好的染色体。
适应度函数的设计要兼顾网络的收敛速度和收敛精度。
4.交叉：选择一定比例的染色体进行交叉，产生新的染色体。
交叉操作模拟了生物进化中的基因重组过程。
5.变异：对一定比例的染色体进行变异操作，引入随机扰动，以增加解的多样性。
变异操作模拟了生物进化中的基因突变过程。
6.迭代：重复以上步骤，直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。
通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值，可以加快网络的收敛速度，提高网络性能。
其次，遗传算法也可以用于优化BP神经网络的结构。
BP神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
不同的网络结构可能对应着不同的问题和数据集，选择合适的网络结构对模型性能至关重要。
传统方法是通过经验或试错法来选择网络结构。
而遗传算法可以通过优化网络结构的方式来找到最佳的网络拓扑结构。
遗传算法与人工智能
遗传算法与人工智能遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种优化算法，近年来在人工智能领域得到了广泛应用。
它模拟进化理论中的基本原理，通过模拟自然进化中的选择、交叉和变异等操作，以求解复杂的优化问题。
本文将介绍遗传算法的基本原理、应用领域以及与人工智能的关系。
一、遗传算法的基本原理及流程遗传算法的基本原理源于达尔文的自然选择理论。
它将问题的解表示为个体，通过不断迭代进化的过程，逐渐找到最优解。
遗传算法的基本流程主要包括以下几个步骤：1. 初始化种群：根据问题的特点，生成初始的解集合，形成初始种群。
2. 评估适应度：对每个个体进行适应度评估，即根据问题的目标函数计算每个个体的适应度值。
3. 选择操作：根据适应度值，按照一定的概率选择适应度较高的个体，并将其复制到下一代。
4. 交叉操作：从当前代中选择两个个体，并通过基因交叉操作生成新的个体。
5. 变异操作：对新生成的个体进行基因突变操作，引入新的基因。
6. 重复步骤3至步骤5，直到满足终止条件（例如达到最大迭代次数）。
7. 输出最优解：返回最优解或近似最优解。
二、遗传算法在人工智能中的应用领域1. 优化问题：遗传算法在诸如函数优化、路径规划、调度等问题中有着广泛的应用。
通过不断迭代，找到最优的解决方案，提高了问题的效率和质量。
2. 特征选择：在机器学习任务中，提取特征是一个重要的步骤。
遗传算法可以用于选择最佳的特征子集，减少特征维度，提高模型训练的效果和速度。
3. 神经网络优化：神经网络是人工智能的重要组成部分。
通过遗传算法对神经网络的权重和结构进行优化，可以提升网络的性能和泛化能力。
4. 参数调优：在许多机器学习算法中，需要手动调整参数的取值，以达到最佳的性能。
遗传算法可以通过迭代搜索，自动找到最佳参数组合。
三、遗传算法与人工智能的关系遗传算法作为一种启发式算法，能够在问题空间中搜索到全局或局部的最优解。
在人工智能领域，遗传算法通过模拟进化的方式，以一种自适应的方式逐步优化解决方案。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
性、鲁棒性和全局性。这是一种新型的全局优化 搜索算法,因为其直接对结构对象进行操作,不存 在求导和函数连续性的限定,鲁棒性强、随机性、 全局性以及适于并行处理[4-6]。所以可以将遗传算 法应用于神经网络的学习过程中，这样可以避免 传统的 BP 算法容易陷入局部极小的问题，并且 由于适应度函数无需可导，因此基于遗传算法的 学习算法适应的神经元激活函数类型更广。同时 可以提高快 BP 算法的训练速度，降低收敛时间。
（ Pc ）、变异概率（ Pm ）、网络层数、每层的神
经元数。遗传算法对于这些参数的设定又很好的 鲁棒性，改变这些参数对于所得的结果不会有很 大的影响。 2.3 初始化
随机产生初始种群 P={ x1 , x2 ，…， xn },任一
xi ∈ p 为一神经网络，它由一个权值向量组成。
权值向量为 n 维实数向量，n 为所有连接权的个 数。 2.4 计算适应度值
加。对每次变异结果，还原成神经网络，并进行 性能评估，如果后代优于父代，则结束该父代的 变异。否则对该父代进行下一次的变异，取
m = m × rand ，直到找到优于其父代的后代为
止。 保留算子：将每次产生的所有群体中最好的个体 保留下来。 2.6 自适应控制
随着进化的进行，适应度的差距越变越小， 交叉算子的作用减少，变异算子的作用增大，因 此要相应减少交叉概率，增大变异概率。可用如 下两公式对两个概率进行修正：
Li Weichao 1，2 Li Zhigang 1 Yang Xuhai
(1. National Time Service Center ,Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710600,China) 2.Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039 ,China)
染色体。依据权值的数目，对权值用相应维数的 实数变量表示。在传统的 GA 中采用二进制编码， 在求解连续参数优化问题时，需要将连续的空间 离散化，这个离散化过程存在一定的映射误差， 不能直接反映出所求问题本身的结构特征，所以 直接采用实数编码。实数编码是连续参数优化问 题直接的自然描述，不存在编码和解码的过程， 可以提高运算的精度和计算速度，避免了编码中 带来的负面影响。 2.2 参数设定以及适应度函数的选择
给神经网络，让神经网络进行二次训练，直到得
到较好的结果为止。
3 本文算法与一般神经网络的比较 与分析
在本算法的模拟仿真中，采用的神经网络结 构为：输入节点 n=10，输出节点 m=1，隐层节点
根 据 经 验 公 式 k = mn 得 到 k=3， 学 习 速 率
η = 0.02 传递函数均为 Sigmoid 函数。本算法忽
Keywords: BP algorithm；artificial neural network（ANN）；genetic algorithm（GA）；second training；learn；weight
近年来人工神经网络发展迅速，在经济、军 事、工业生产和生物医学等领域获得广泛应用， 并产生深远的影响[1]。由于学习能力是神经网络 中最引人注意的特征，所以在神经网络的发展过 程中，学习算法的研究一直占据重要地位，上个 世纪 80 年代中期出现的 BP（back-propagation） 算法，有效地解决了前向多层神经网络地学习问 题，从而极大地推动了这一领域的研究工作[2]。 但是从本质上讲，BP 算法属于梯度下降算法，不 可避免地存在易陷入局部极小、收敛速度慢、误 差函数必须可导、网络结构某有成型的理论指导 等缺点。
电子测量与仪器学报
2008 年增刊
遗传算法在人工神经网络中的应用
李伟超 1,2 李志刚 1 杨旭海 1
(1. 中科院国家授时中心,陕西西安,710600；2.中国科学院研究生院 北京 100039)
摘要：为克服和改进传统的 BP 算法的不足，提出了一种基于遗传算法的神经网络训练方法。本方法将遗传算法应用
于神经网络的权值训练中，可避免 BP 算法易于陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受码结构的限制
等缺点。本方法降低了计算时间，是一种比较有效的方法。
关键词：BP 算法；人工神经网络；遗传算法；二次训练；学习；权值
中图分类号：TP389.1
文献标识码：A
The Application of Genetic Algorithms in the Artificial Neural networks
目前常用的神经网络结构主要有三种：前向 多层神经网络（包含递归神经网络）、自组织神经
170
电子测量与仪器学报
网络和 Hopfield 神经网络[7]。其中研究最广泛， 最深入且应用面最广的是前向多层神经网络 （multilayer feedforward neural network,MLFN）。 MLFN 的研究从 20 世纪 60 年代已经开始，但由 于当时找不到合适的学习算法，直到 80 年代 BP 算法的出现，极大地推动了这一领域地研究。
变异算子：根据前面设定的参数 Pm ，对群体
中概率为 Pm 个个体进行变异操作。对于选择好的
每一个要变异的染色体，为了尽可能好地变异， 可以进行多次变异，变异时首先随机生成一个与
染色体的各权值同维数的向量 d1 作为变异方向，
可由产生正态分布的随机数的函数随机产生，然
后用父代染色体的权值对应的向量和 m × d1 相
ΔWjli
= W l (new) ji
− W l (old ) ji
在第
L
层的第
j
个神经元上，权值
W
l ji
连接
着第 i 个输入和第 j 个输出信号，这两个连接一 个对应上层，一个对应下层（图 1）反映了误差 一部分来自输入端，一部分来自输出端，考虑这 两部分影响的方法成为 Delta 规则。表达式如下：
遗传算法具有高度的鲁棒性和极佳的全局搜 索能力，对于多峰值的问题具有最优的全局把握 能力，但与神经网络相比，在局部搜索方面显得 不足。为了克服各自的缺陷，可以将遗传算法与 神经网络结合起来，以期取得更佳效果。
2 基于遗传算法的人工神经网络
2.1 神经网络的权值编码及描述 将所要构建的神经网络的所有权值作为一组
Abstract: In order to get over the insufficiency of the traditional BP algorithm , a kind of training method of the artificial
neural network based on genetic algorithm is given. The method can get over the insufficiency of BP algorithm , such as :liable to get into local minimum , slow speed in training , derivative error function required, limited to network architecture. The method reduces the time of computing and is more efficacious.
MLFN 采用一种单向多层结构，每一层包含 若干神经元，同一层的神经元之间没有相互联系， 层间信息的传送只沿一个方向传播。应用最广泛 的当属 BP 网络，BP 算法采用 Delta 学习规则的 权值修正策略。Delta 学习是将学习数据从一个方 向通过并遍历网络，而从另一个方向修正权值， 第 L 层的第 j 个神经元的第 i 个权值的修正值定 义为
P new c
=
p old c
(−1+ t )
− e 1.5G
p new m
=
p old m
(−1+ t )
+ e 1.5G
G 为总进化代
数，t 为当前进化代数。
2.7 神经网络的二次训练
当遗传算法的进化计算进化到一定程度，或
者网络误差满足一定的要求后，停止迭代，将得
到的最优染色体（即神经网络的一组权值）传递
172
电子测量与仪器学报 略阈值的计算。遗传算法的参数交叉概率取
pc = 0.4 ，变异概率取 pm = 0.01。本文采用的
样本数 66 组，前 40 组作为训练集，后 26 组作为 检验集。比较如下：
图 2 神经网络与遗传神经网络迭代过程的对比
图 3 神经网络的迭代过程
图 4 遗传算法的迭代过程
2008 年增刊
outi
W的来源
首先对可行域中的点进行编码，然后随机挑选 一组编码作为进化起点的第一代群体，并计算每 个个体的适应度值，接着根据适应度值选择 n 个 下一代群体 S，根据各个编码的适应度值和交叉 概率在 S 中随机选择可进行交叉的个体，并随机 配对进行交叉，根据个体的适应度值和变异概率 在 S 中随机选择可进行变异的父代，并进行变异， 最后通过新老个体产生下一代群体，算法不断重 复，直到结束条件得到满足为止。
2008 年增刊
4 结论
本文结合神经网络和遗传算法的优点，提出 了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法， 本方法将遗传算法用于神经网络的权值训练中， 发挥了神经网络的模糊处理能力并加强了遗传算 法的强全局搜索能力，同时有效解决了神经网络 容易陷入局部最优的缺点并明显加快了收敛速 率，降低了时间开销。仿真证明本方法是一种比 较有效方法。
网络的隐节点和输出层的激活函数取